データプライバシー に関する最新の記事

連合学習は、患者データを守りながら医療画像を強化するんだ。

メモリエンクリプションは、クラウドデータを安全で効率的に保つ新しい方法を提供するよ。

マイクロコントローラーでDNNをトレーニングすると、スマートテクノロジーの効率とプライバシーが向上するよ。

量子状態を使ってプライベート情報を安全に比較する新しいアプローチだよ。

NeighborFLは、データプライバシーを守りながら交通予測の精度を向上させるよ。

機械学習におけるアイデンティティの忘却を通じてプライバシーの重要性を検討する。

新しい方法が、モデルのパフォーマンスを維持しながら機械の忘却の効率を改善する。

テキスト匿名化の新しい方法とその利点を詳しく見てみよう。

データプライバシーを守りながら機械学習を改善する方法。

連携学習による医療分野でのコラボは、プライバシーを守りつつ医療画像の分類を向上させるよ。

PSVAEは、高品質な合成テーブルデータを作成するためのより速い方法を提供するよ。

実世界のシナリオでのフェデレーテッドラーニングモデルを評価するためのフレームワーク。

新しい方法が、患者のプライバシーを守りながら、入院期間の予測を改善するんだ。

新しいアプローチがモデルのトレーニングを強化しつつ、データプライバシーを守る。

医療機器のネットワークトラフィック特性に関する研究で、より良いセキュリティを目指す。

AIにおけるユーザーデータ保護のための差分プライバシーとNTK回帰の検討。

オープンソースのモデルがバイオメディカルのタスクで商業版にどう対抗してるか見てみよう。

合成データとプライバシー保護における開示リスクを詳しく見てみよう。

スリランカ、健康アプリの患者データを守るためにプライバシー法を制定。

FedDMは、データプライバシーを守りながら拡散モデルのためのフェデレーテッドラーニングを強化するよ。

AIアプリケーションでセンシティブな情報を守るための差分プライバシーの探求。

新しいアプローチは、ユーザーのプライバシーを守りながら結果の精度を向上させることを目指してる。

フェデレーテッドラーニングは、工業環境でデータのプライバシーを守りつつ機械学習を向上させるんだ。

新しい方法がデータセットの蒸留を改善して、モデルのトレーニング効率を高めるんだ。

新しい方法が医療画像を改善し、患者データを守る。

サンプルから未知の分布を推定する際の頑健性の役割を調べる。

ユーザーレビューと倫理的洞察を通じてソフトウェアを改善する研究。

新しい方法がスマートグリッドのセキュリティを強化しつつ、ユーザーのプライバシーを守るんだ。

大規模言語モデルのリスクと防御戦略を探る。

CCNetは新しいデータでのモデルのパフォーマンスを向上させつつ、ユーザーのプライバシーを守るんだ。

PUFFLEは、機械学習におけるプライバシー、ユーティリティ、フェアネスの課題に対する解決策を提供するよ。

データ所有者が自分のデータの不正使用をMLでチェックできるフレームワーク。

ある研究が、メンバーシップ推測攻撃に対するプライバシーを向上させるためにSeqMIAを紹介した。

患者のプライバシーを守りつつ、医療画像分類を改善する新しいアプローチ。

新しいアーキテクチャは、複数のフレームを使って小さいデバイスでのビデオ分析を強化します。

先進的な追跡と予測方法を使ってワイヤレス通信を改善する研究。

この研究は、高解像度の画像からトレーニングデータを再構築する新しい方法を明らかにしてるよ。

この記事は、複雑なオンラインタスクを管理するためのWebエージェントの効果を評価している。

6G時代に向けて、車両のセキュリティを強化する新しいシステム。

日常のモバイル技術におけるAIの利点と危険性を探る。